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Terraform IaC最佳实践指南

terraform-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
本指南提供Terraform和OpenTofu的全面最佳实践指导。涵盖了模块结构、目录组织、命名规范和高级测试策略（包括原生测试和策略代码）。适用于设计、重构或实现健壮的IaC流程和多环境部署。
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识别与修正测试反模式

testing-anti-patterns
rohitg00/skillkit
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本技能用于系统性地审查测试代码的质量，帮助识别并修正常见的测试反模式。它能够检测出如测试不稳定（flaky）、过度使用Mocking、断言脆弱、测试耦合以及代码过大等问题。通过提供缺陷分析和最佳实践，确保测试的可靠性和可维护性，提升整体代码质量。
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网站设计审查助手

web-design-reviewer
github/awesome-copilot
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对本地或远程运行的网站进行视觉检测，识别布局、响应式、可访问性等设计问题，并定位源代码进行修复，适用于静态站点、SPA 以及全栈应用的界面评审。
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管理隔离的 Git 工作树环境

using-git-worktrees
jnMetaCode/superpowers-zh
202
该技能自动化创建和配置隔离的 Git 工作树。它通过遵循严格的目录选择逻辑、执行必须的忽略文件检查，并自动安装依赖和运行基线测试，确保了开发环境的安全性。适用于开始功能开发或在干净、可验证的工作空间中执行实现计划。
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亚洲影视剧文化区域检测

tv-asian-region-detect
EverMind-AI/EverOS
495
当用户描述亚洲非英语影视剧但未明确指出国家时，本技能通过分析查询中的文化线索（如演员名字、文化题材、广播频道等）来推断其可能的起源地（如韩国、土耳其、印度等）。这能帮助系统生成高度精确的区域性关键词，从而大幅提高搜索的准确性和效率。
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欧洲演员出生全名查询指南

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EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员（尤其是法语和东欧）的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时，本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源，结合特定的文化标识符（如“人民艺术家”），执行深度、定向搜索，确保获取准确的出生信息。
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印度影星搜索关键词指南

actor-indian-bollywood-kw
EverMind-AI/EverOS
400
本指南教您如何优化搜索查询，特别是在研究印度或南亚影星信息时。它强调必须添加“宝莱坞”、“印度电影”或具体的印度奖项关键词，以过滤掉大量无关的西方搜索结果，从而大幅提高信息检索的准确性。
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拆解复杂的电影线索

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EverMind-AI/EverOS
180
当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时（如奖项、年代、国家、演员等），本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索，避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。
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印度影星家族链追踪

actor-indian-family
EverMind-AI/EverOS
115
适用于识别印度影星时，线索通过亲属关系（如父亲、配偶、祖父等）间接指引的情况。核心在于建立并系统性地追踪完整的家族链条，而非试图跳跃得出结论。这是一个复杂的推理技巧，用于解开宝莱坞相关的深度知识谜题。
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代码库深度架构文档化

acquire-codebase-knowledge
github/awesome-copilot
189
本技能能够系统性地分析和学习现有代码库的全部知识，自动生成包含技术栈、架构、结构、规范、集成、测试策略和潜在风险等七份详细文档。适用于新成员入职、项目审计或创建完整的、可验证的系统知识库。
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印度演员假设猜测法

actor-indian-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
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该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。
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世界知识实体假设与验证

movie-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
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当问题提供的线索强烈暗示一个特定的实体（如电影、导演或历史事件）时，本技能指导用户利用世界常识进行假设。用户不应进行泛泛搜索，而是应基于知识形成一个具体的实体假设，并以此来验证所有约束条件，从而将宽泛的搜索转化为精准的验证过程。
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